异构社交网络用户兴趣挖掘方法

• 作者: 卫玲蔚 屠守中 朱小燕 闫洲
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 异构网络 社交网络 兴趣模型 非负矩阵分解 标签传播
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.02.014

摘要

由于当前各类主流网络平台的发展呈现出“社交平台内容化、内容平台社交化”的趋势,用户分化也日趋明显,出现了拥有大规模粉丝的超级节点,因此,提出了一种基于社交关系的兴趣挖掘模型.结合矩阵分解和标签传播算法,将用户分为内容发布者和普通用户两类,并分别提取和计算兴趣话题,实现了在大规模异构网络中发现、挖掘用户兴趣.基于知乎数据集上设计的对比实验,验证了模型的有效性以及算法的性能优势.与基线方法相比,这种算法在查全率上最大提升约42％,F1值最大提升约33％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱小燕	清华大学计算机科学与技术系	33	684	11.0	26.0
2	屠守中	清华大学计算机科学与技术系	2	3	1.0	1.0
3	闫洲	中国科学院信息工程研究所	1	3	1.0	1.0
4	卫玲蔚	中国科学院信息工程研究所	2	3	1.0	1.0